用python针对给定数据集ORL_Faces，提取图像的特征(可以采用多种特征)并图像进行分类，分类方法自选。训练数据集和测试数据集采用随机划分的方法生成，测试样本占比为20%。图像可以经过预处理。

在 Python 中，您可以使用 scikit-learn 库中的数据集 ORL_Faces 来完成您的任务。

首先，您需要导入必要的库：

from sklearn.datasets import fetch_lfw_pairs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，您可以使用 fetch_lfw_pairs 函数加载 ORL_Faces 数据集：

data = fetch_lfw_pairs(subset='all', resize=1)
X = data['data']
y = data['target']

接下来，您可以使用 train_test_split 函数将数据集分为训练数据集和测试数据集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

您还可以使用 StandardScaler 函数对数据进行预处理：

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

现在，您可以使用您所选择的分类方法（例如 SVM、决策树或神经网络）对数据进行分类。

例如，如果您选择使用 SVM，可以使用以下代码进行分类：

from sklearn.svm import SVC

clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')

您也可以使用多种特征来提取图像的特征。例如，您可以使用 HOG 提取器提取图像的 HOG 特征，然后将这些